(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１語句と、第２語句と、を取得する取得手段と、
前記第２語句が出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得する第１取得手段と、
前記第１語句と前記第２語句とが共に出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得する第２取得手段と、
前記第１取得手段により取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、前記第２語句がテキストにおいて出現する頻度のシチュエーションに関する分布を生成する第１生成手段と、
前記第２取得手段により取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、前記第１語句と前記第２語句とがテキストにおいて共に出現する頻度のシチュエーションに関する分布を生成する第２生成手段と、
前記第１生成手段により生成される分布と、前記第２生成手段により生成される分布と、の一致度を判定する判定手段と、
を含むことを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記第１取得手段は、前記第２語句が出現するテキストからシチュエーション特定情報を抽出し、
前記第２取得手段は、前記第１語句と前記第２語句とが共に出現するテキストからシチュエーション特定情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
第１語句と、第２語句と、を取得する取得手段、
前記第２語句が出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得する第１取得手段、
前記第１語句と前記第２語句とが共に出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得する第２取得手段、
前記第１取得手段により取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、前記第２語句がテキストにおいて出現する頻度のシチュエーションに関する分布を生成する第１生成手段、
前記第２取得手段により取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、前記第１語句と前記第２語句とがテキストにおいて共に出現する頻度のシチュエーションに関する分布を生成する第２生成手段、
前記第１生成手段により生成される分布と、前記第２生成手段により生成される分布と、の一致度を判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
情報検索技術の進歩に伴い、多くの概念体系が考案されている。例えば、かかる概念体系の一つとしてクラス概念に基づくｉｓ−ａ階層はよく知られるところである。今日まで、このような概念体系の構築技術向上のためさまざまな努力が払われてきた。例えば、特許文献１には、上位の概念ほど、上位クラスになるように概念を階層化する方法が開示されている。なお、「概念」とは、単語、フレーズ等の「語句」である。
【特許文献１】特開平６−１３１３９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
溝口理一郎著「オントロジー工学」の第８章には、ｉｓ−ａ階層を構成するクラス概念は本質属性（あるもののアイデンティティを決定づける属性）に着目した客観的存在であるから、ｉｓ−ａ階層は、普遍的なクラス概念だけで構成されるのが望ましいとある。ちなみに、普遍的でない概念（状況に依存して変化する概念）をクラスとして定義すると意味論が乱れｉｓ−ａ関係とｐａｒｔ−ｏｆ関係の混在などの弊害が起きるので、普遍的でない概念はクラスではなくロールとして定義すべきであるとされている。
【０００４】
例えば、「基軸通貨」の概念を取り上げる。昔は英国ポンドが基軸通貨であったが現在は米国ドルが基軸通貨となっている。「基軸通貨」の概念は、過去と現在とで変化している。従って、「基軸通貨」の概念は、上記ｉｓ−ａ階層のクラスとして定義すべきではない。また、例えば、「首都」の概念は、国によって変化する。従って、「首都」の概念も、ｉｓ−ａ階層のクラスとして定義すべきではない。
【０００５】
この点、「動物」の概念は状況によって変化しない。どのような状況であっても、人間、哺乳類、鳥類等は動物である。従って、「動物」の概念は普遍的な概念と言え、ｉｓ−ａ階層のクラス概念として望ましいことになる。
【０００６】
概念が普遍的なものであるか否かを判定できれば、理想的なクラス概念に基づくｉｓ−ａ階層の構築に資することができる。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、理想的なクラス概念に基づくｉｓ−ａ階層の構築を図る判定装置及びプログラムの提供をその目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１の発明は、第１語句と、第２語句と、を取得する取得手段と、前記第２語句がテキストにおいて出現する頻度の分布を生成する第１生成手段と、前記第１語句と前記第２語句とがテキストにおいて供に出現する頻度の分布を生成する第２生成手段と、前記第１生成手段により生成される分布と、前記第２生成手段により生成される分布と、の一致度を判定する判定手段と、を含むことを特徴とする判定装置である。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記判定手段は、前記一致度に応じた数値を算出し、前記判定装置は、前記数値が所定値より小さい場合に、前記第１語句をクラスとするｉｓ−ａ階層から前記第１語句を削除すること、を特徴とする。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項１又は２の発明において、前記第２語句が出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得する第１取得手段と、前記第１語句と前記第２語句とが供に出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得する第２取得手段と、をさらに含み、前記第１生成手段は、前記第１取得手段により取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、前記第２語句がテキストにおいて出現する頻度のシチュエーションに関する分布を生成し、前記第２生成手段は、前記第２取得手段により取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、前記第１語句と前記第２語句とがテキストにおいて供に出現する頻度のシチュエーションに関する分布を生成することを特徴とする。
【００１１】
請求項４の発明は、前記第１取得手段は、前記第２語句が出現するテキストからシチュエーション特定情報を抽出し、前記第２取得手段は、前記第１語句と前記第２語句とが供に出現するテキストからシチュエーション特定情報を抽出することを特徴とする。
【００１２】
請求項５の発明は、第１語句と、第２語句と、を取得する取得手段、前記第２語句がテキストにおいて出現する頻度の分布を生成する第１生成手段、前記第１語句と前記第２語句とがテキストにおいて供に出現する頻度の分布を生成する第２生成手段、前記第１生成手段により生成される分布と、前記第２生成手段により生成される分布と、の一致度を判定する判定手段、としてコンピュータを機能させるプログラムである。
【００１３】
なお、上記プログラムは、インターネットなどの通信ネットワークを介して提供されてもよいし、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な各種情報記録媒体に格納されて提供されてもよい。
【００１４】
また、上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な情報記録媒体に記憶されてもよく、情報記録媒体としては、たとえば、磁気テープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＩＣカードなどを用いることができる。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１，５の発明によれば、第１語句が普遍的な概念であるか否かを判定することができる。その結果、理想的なクラス概念に基づくｉｓ−ａ階層の構築を図ることができる。
【００１６】
請求項２の発明によれば、理想的なものになるように、クラス概念に基づくｉｓ−ａ階層を整理することができる。
【００１７】
請求項３の発明によれば、第１語句の概念がシチュエーションに応じて変化するか否かを具体的に判定することができる。
【００１８】
請求項３の発明によれば、テキストの内容から第１語句の概念がシチュエーションに応じて変化するか否かを判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明に実施形態に係るｉｓ−ａ階層構築装置２を含むｉｓ−ａ階層構築システム１００の構成図の一例である。同図に示すように、ｉｓ−ａ階層システム１００は、ｉｓ−ａ階層構築装置２と、ネットワーク４と、ｉｓ−ａ階層データベース６と、文書データベース８と、を含む。ここで、ネットワーク４は、ローカルエリアネットワーク（例えば、イントラネット）でもよいし、ワイドエリアネットワーク（例えば、インターネット）でもよい。また、ｉｓ−ａ階層構築装置２と、ｉｓ−ａ階層データベース６と、文書データベース８と、は一体であってもよい。
【００２０】
ｉｓ−ａ階層構築装置２は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＤＡなどの公知のコンピュータである。図２は、ｉｓ−ａ階層構築装置２のハードウェア構成の一例を示す図である。同図に示すように、ｉｓ−ａ階層構築装置２は、中央処理部３０と、主記憶部３２と、ディスプレイ３４と、操作部３６と、ネットワークインターフェース３８と、図示しない補助記憶部（例えば、ハードディスク）やＩＯインターフェース（例えば、ＵＳＢインターフェース）等と、を含む。各部はデータバス４０を介してデータ授受可能になっている。
【００２１】
中央処理部３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵなどである。中央処理部３０は、主記憶部３２に予め格納されているプログラムに従って動作し、各部を制御する。また、中央処理部３０は、主記憶部３２に格納される情報を用いて演算し、主記憶部３２に出力する。
【００２２】
主記憶部３２は、例えば、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリ素子である。主記憶部３２は、上記プログラムを格納する。また、主記憶部３２は、各部から入力される情報を格納する。
【００２３】
ディスプレイ３４は、中央処理部３０からの制御信号に従い、主記憶部３２に格納される情報を表示する。
【００２４】
操作部３６は、例えば、キーボードやマウスなどの入力装置である。操作部３６は、利用者の操作を受け付けて操作情報を中央処理部３０に出力する。
【００２５】
ネットワークインターフェース３８は、例えば、ネットワークインターフェースカードなどである。ネットワークインターフェース３８は、中央処理部３０からの制御信号に従い、ネットワークから受信した情報を主記憶部３２に出力したり、主記憶部３２に格納される情報を、ネットワーク経由で送信したりする。
【００２６】
ｉｓ−ａ階層データベース６は、例えば、データベースサーバである。ｉｓ−ａ階層データベース６は、ｉｓ−ａ階層を表すｉｓ−ａ階層データを保持する。ｉｓ−ａ階層データは、例えば、複数の語句と、各語句のｉｓ−ａ階層における位置を表す位置データ（例えば、ある語句の上位クラスであるか下位クラスであるかなど）と、を含む。本実施形態では、ｉｓ−ａ階層は、オントロジーを構成する。
【００２７】
文書データベース８は、例えば、データベースサーバである。文書データベースは複数のテキストをシチュエーション特定情報と対応づけて保持する。ここでは、文書データベース８は、新聞記事のテキストを複数保持し、シチュエーション特定情報として各テキストの発行日時を保持する。なお、文書データベース８は、シチュエーション特定情報として各テキストの発行日時ではなく、各テキストの発行場所、著者等を保持するようにしてもよい。また、検索エンジンによる情報検索の履歴データを記憶するようにしてもよい。例えば、文書データベース８は、検索エンジンに入力された検索キーワードのテキストに対応付けて、シチュエーション特定情報として、当該キーワードの入力日時を記憶するようにしてもよい。また、文書データベース８は、テキストだけを保持するようにしてもよい。
【００２８】
図３は、中央処理部３０が主記憶部３２に従って動作することにより、ｉｓ−ａ階層構築装置２で実現される機能群の一例を示す機能ブロック図である。同図に示すように、ｉｓ−ａ階層構築装置２は、語句選択部５０と、検索部５２と、シチュエーション特定部５４と、出現頻度ヒストグラム生成部５６と、判定部５８と、整理部６０と、を含む。
【００２９】
語句取得部５０は、中央処理部３０を中心として実現される。語句取得部５０は、第１語句と、第２語句と、を取得する。本実施形態では、ｉｓ−ａ階層データベース６から１つの語句を第１語句として選択し、該第１語句の一つ下位クラスの少なくとも１つの語句を第２語句として選択する。例えば、ｉｓ−ａ階層が図１に示す構造を有する場合において、第１語句として語句Ａを選択した場合、第２語句として語句Ｂと語句Ｃとを選択する。
【００３０】
検索部５２は、中央処理部３０を中心として実現される。検索部５２は、文書データベース８を参照し、テキストにおいて第２語句が出現する頻度を計数する。また、検索部５２は、テキストにおいて、第２語句と第１語句とが共に出現する頻度を計数する。第２語句が複数ある場合には、各第２語句について、該第２語句がテキストにおいて出現する頻度と、テキストにおいて該第２語句と第１語句とが共に出現する頻度と、を計数する。なお、検索部５２は、第２語句と第１語句とが共に出現する頻度を係数する場合、構文解析処理を行って、テキストにおいて第１語句と第２語句とを含む所定の表現が出現する頻度を計数する。ここで、所定の表現とは、「ＸはＹである」という構文において、Ｘが第２語句となっており、Ｙが第１語句となっている表現である。
【００３１】
シチュエーション特定部５４は、中央処理部３０を中心として実現される。シチュエーション特定部５４は、第２語句が出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得するとともに、第１語句と第２語句とが供に出現するテキストに基づいてシチュエーション特定情報を取得する。第２語句が複数ある場合には、各第２語句について、第２語句が出現するテキストに基づきシチュエーション特定情報を取得するとともに、各第２語句について、該第２語句と第１語句とが供に出現するテキストに基づきシチュエーション特定情報を取得する。
【００３２】
本実施形態では、シチュエーション特定部５４は、第２語句が出現するテキストに対応付けられたシチュエーション特定情報を取得する。また、第２語句と第１語句とが共に出現するテキストに対応付けられたシチュエーション特定情報を取得する。なお、文書データベース８が複数のテキストのみ保持する場合、シチュエーション特定部５４は、テキストに含まれるシチュエーション特定情報を抽出するようにしてもよい。例えば、シチュエーション特定情報が時期特定情報である場合、テキストから時期を特定する文字列（例えば、「Ｘ年Ｙ月Ｚ日」や、発生時期を特定できる事件名の文字列（例えば、「ブラックマンデー」など）を抽出するようにしてもよいし、シチュエーション特定情報が場所特定情報である場合、テキストから場所を特定する文字列（例えば、「東京」、「大阪」など）を抽出するようにしてもよい。
【００３３】
出現頻度ヒストグラム生成部５６は、中央処理部３０を中心として実現される。出現頻度ヒストグラム生成部５６は、第２語句が出現するテキストに基づいて取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、第２語句がテキストに出現する頻度のシチュエーションに関する分布（以下、第１出現頻度ヒストグラム）を生成するとともに、該第２語句と第１語句とが共に出現するテキストに基づいて取得されたシチュエーション特定情報が特定するシチュエーションに基づいて、該第２語句と第１語句とが共にテキストに出現する頻度のシチュエーションに関する分布（以下、第２出現頻度ヒストグラム）を生成する。第２語句が複数ある場合、各第２語句について、第１出現頻度ヒストグラム及び第２出現頻度ヒストグラムを生成する。
【００３４】
具体的には、出現頻度ヒストグラム生成部５６は、各シチュエーションについて、当該シチュエーションを特定するシチュエーション特定情報が取得されたテキストに第２語句が出現した頻度を算出することにより、第１出現頻度ヒストグラムを生成し、各シチュエーションについて、当該シチュエーションを特定するシチュエーション特定情報が取得されたテキストに該第２語句と第１語句とが共に出現した頻度を算出することにより、第２出現頻度ヒストグラムを生成する。
【００３５】
なお、出現頻度ヒストグラム生成部５６は、各シチュエーションについて、当該シチュエーションを特定するシチュエーション特定情報が取得された、第２語句が出現したテキストの数を計数することにより、第１出現頻度ヒストグラムを生成し、各シチュエーションについて、当該シチュエーションを特定するシチュエーション特定情報が取得された、該第２語句と第１語句とが共に出現したテキストの数を計数することにより、第２出現頻度ヒストグラムを生成するようにしてもよい。
【００３６】
シチュエーション特定情報が発行日時である本実施形態では、出現頻度ヒストグラム生成部５６は、各期間について、当該期間に属する発行日時が取得されたテキストにおいて第２語句が出現した頻度を算出することにより、第１出現頻度ヒストグラムを生成し、各期間について、当該期間に属する発行日時が取得されたテキストにおいて該第２語句と第１語句とが共に出現した頻度を算出することにより、第２出現頻度ヒストグラムを生成する。
【００３７】
判定部５８は、中央処理部３０を中心として実現される。判定部５８は、第１出現頻度ヒストグラムと、第２出現頻度ヒストグラムと、の一致度を判定する。本実施形態では、判定部５８は、各第２語句について、第１出現頻度ヒストグラムと、第２出現頻度ヒストグラムと、の相関係数を算出し、各相関係数の相加平均、又は、相乗平均を算出する。なお、判定部５８が算出する数値を、以下指標値と呼ぶ。
【００３８】
整理部６０は、中央処理部３０を中心として実現される。整理部６０は、指標値が所定値より小さい場合に、ｉｓ−ａ階層データベース６が保持するｉｓ−ａ階層を整理する。例えば、当該ｉｓ−ａ階層から第１語句以下の語句を削除する。
【００３９】
図４及び図５は、ｉｓ−ａ階層構築装置２が実行する処理の一例を表すフローチャート図である。以下、同図を参照しながら、ｉｓ−ａ階層構築装置２が実行する処理について説明する。
【００４０】
中央処理部３０は、ｉｓ−ａ階層データベース６が保持するｉｓ−ａ階層から１つの語句を第１語句として選択する（Ｓ１０１）。ここで、第１語句として選択する語句は、利用者によって指定された語句であってもよいし、中央処理部３０がランダムに選択した語句であってもよい。
【００４１】
そして、中央処理部３０は、ｉｓ−ａ階層データベース６を参照し、第１語句の一つ下位クラスになる少なくとも１つの語句を第２語句として選択する（Ｓ１０２）。
【００４２】
そして、中央処理部３０は、各第２語句について、第１出現頻度ヒストグラムと、第２出現頻度ヒストグラムと、を生成する（Ｓ１０３）。具体的には、各第２語句について、図５のフローチャートに示す処理を実行する。
【００４３】
図５は、処理対象の第２語句について、第１出現頻度ヒストグラムと第２出現頻度ヒストグラムとを生成する処理を示すフローチャート図である。以下、この処理につき、図５を参照しながら説明する。
【００４４】
中央処理部３０は、文書データベース８を参照し、各テキストにおいて第２語句が出現する頻度を計数する（Ｓ２０１）。
【００４５】
また、中央処理部３０は、第２語句と第１語句とが各テキストにおいて共に出現する頻度を計数する（Ｓ２０２）。ここにおいて、構文解析を行って、各テキストにおいて第２語句と第１語句とを含む所定の表現が出現する頻度を計数するようにしてもよい。ここで、所定の表現とは、「ＸはＹである」という構文において、Ｘが第２語句となっており、Ｙが第１語句となっている表現である。
【００４６】
そして、中央処理部３０は、第２語句が出現するテキストに関連付けられた発行日時を取得する（Ｓ２０３）。なお、文書データベース８がテキストのみを保持する場合、テキストから時期を特定する文字列を抽出するようにしてもよい。
【００４７】
そして、中央処理部３０は、第２語句と第１語句とが共に出現するテキストに関連付けられた発行日時を取得する（Ｓ２０４）。なお、この場合も、文書データベース８がテキストのみを保持する場合には、テキストから時期を特定する文字列を抽出するようにしてもよい。
【００４８】
そして、中央処理部３０は、第１出現頻度ヒストグラムと、第２出現頻度ヒストグラムと、を生成する（Ｓ２０５）。具体的には、各期間について、当該期間に属する発行日時が取得されたテキストにおいて第２語句が出現した頻度を合算することにより、第１出現頻度ヒストグラムを生成する。また、各期間について、当該期間に属する発行日時が取得されたテキストにおいて該第２語句と第１語句とが共に出現した頻度を合算することにより、第２出現頻度ヒストグラムを生成する。
【００４９】
以上が、図５に示す処理の内容である。以下、図４の説明に戻る。
【００５０】
各第２語句について第１出現頻度ヒストグラムと第２出現頻度ヒストグラムとを生成すると、中央処理部３０は、各第２語句について、第１出現頻度ヒストグラムと、第２出現頻度ヒストグラムと、の相関係数を算出する（Ｓ１０４）。
【００５１】
そして、中央処理部３０は、指標値を算出する（Ｓ１０５）。具体的には、中央処理部３０は、各相関係数の相加平均又は、相乗平均を算出する。
【００５２】
そして、中央処理部３０は、指標値が所定値ＴＨ（例えば、０．９５）より小さいか否かを判断する（Ｓ１０６）。
【００５３】
そして、指標値が所定値ＴＨよりも小さい場合（Ｓ１０６のＹ）、中央処理部３０は、ｉｓ−ａ階層を整理する（Ｓ１０７）。例えば、中央処理部３０は、当該ｉｓ−ａ階層から第１語句以下の語句が削除されるようにｉｓ−ａ階層データを更新する。一方、指標値が所定値ＴＨ以上である場合（Ｓ１０６のＮ）、処理を終了する。なお、中央処理部３０は、Ｓ１０５をスキップし、Ｓ１０６において、Ｓ１０４で算出した相関係数のうちの少なくとも１つが所定値ＴＨよりも小さい場合に（Ｓ１０６のＹ）、Ｓ１０７のステップに進むようにしてもよい。
【００５４】
以上が、ｉｓ−ａ階層構築装置２が実行する処理の具体的内容である。かかるｉｓ−ａ階層構築装置２によって、第１出現頻度ヒストグラムと第２出現ヒストグラムとの類似性に基づき、普遍的な概念でない語句がｉｓ−ａ階層から削除されやすくなるので、理想的なｉｓ−ａ階層の構築が図られる。
【００５５】
なお、本発明の実施形態は、上記実施形態だけに限らない。
【００５６】
例えば、上記実施形態では、ｉｓ−ａ階層が予め用意されているが、ｉｓ−ａ階層が予め用意されている必要はない。以下、この場合の態様について説明する。
【００５７】
この場合、中央処理部３０は、文書データベース８を参照して、テキストから所定の表現を抽出し、該表現に含まれる２つの語句を抽出する。ここで、所定の表現とは、「ＸはＹである」、「ＸはＹの一種である」など、ＸがＹとｉｓ−ａ関係を有することを想起させる構文である。そして、抽出した２つの語句の組み合わせごとに、一方の語句が他方の語句とｉｓ−ａ関係を有する（一方の語句が他方の語句の下位クラスにある）ことを示す関係データを記憶しておく。そして、中央処理部３０は、抽出した語句の各々について、該語句を第１語句として、以下の処理を実行する。
【００５８】
すなわち、中央処理部３０は、関係データに基づき、該第１語句とｉｓ−ａ関係にあるすべての語句（第１語句の下位クラスにあるすべての語句）を第２語句として選択する。そして、中央処理部３０は、Ｓ１０３乃至Ｓ１０６の処理を実行し、指標値を第１語句と対応付けて記憶する。
【００５９】
こうして、すべての語句について指標値を算出すると、中央処理部３０は、関係データを参照しながら、指標値が所定値ＴＨの語句だけで構成されるｉｓ−ａ階層を構築する。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施形態に係るｉｓ−ａ階層構築装置を含むｉｓ−ａ階層構築システムの構成の一例を示す図である。
【図２】ｉｓ−ａ階層構築装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】ｉｓ−ａ階層構築装置にて実現される機能群の一例を示す機能ブロック図である。
【図４】ｉｓ−ａ階層構築装置にて実行される処理の一例を示すフローチャート図である。
【図５】ｉｓ−ａ階層構築装置にて実行される処理の一例を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００６１】
２  ｉｓ−ａ階層構築装置、４  ネットワーク、６  ｉｓ−ａ階層データベース、８  文書データベース、３０  中央処理部、３２  主記憶部、３４  ディスプレイ、３６  操作部、３８  ネットワークインターフェース、４０  データバス、５０  語句取得部、５２  検索部、５４  シチュエーション特定部、５６  出現頻度ヒストグラム生成部、５８  判定部、６０  整理部、１００  ｉｓ−ａ階層構築システム。
【図１】
0005309611.tif 000002
【図２】
0005309611.tif 000003
【図３】
0005309611.tif 000004
【図４】
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【図５】
0005309611.tif 000006